STT Biến quan sát Nhân tố Tên nhân tố
1 1 TT_1 .793 Lòng trung thành thương hiệu 2 TT_2 .808 3 TT_3 .813 4 TT_4 .844 5 TT_5 .760 6 TT_6 .844 Giá trị Eigenlavue 3.947 Phương sai trích 65.777 Cronbach’s Alpha .8953
Kết quả EFA thang đo lòng trung thành thương hiệu tivi được trình bày ở bảng 3.6 cho thấy 6 biến quan sát đo lường lòng trung thành thương hiệu tivi được trích vào cùng một nhân tố tại Eigenvalue 3.947 và phương sai trích đạt 65.78%. Vì thế, có thể kết luận thang đo lòng trung thành thương hiệu tivi đạt yêu cầu.
* Nhận xét chung: Với tất cả kết quả phân tích EFA trên cho chúng ta kết luận
rằng thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành thương hiệu và thang đo lòng trung thành thương hiệu đã đạt giá trị hội tụ. Hay nói cách khác, các biến quan sát đã đại diện được cho các khái niệm nghiên cứu cần phải đo.
3.4. Phân tích hồi qui
Hồi qui tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết
nhân quả (Coper và Schindler, 2009). Ngồi chức năng là một công cụ mô tả, hồi qui tuyến tính bội cũng được sử dụng như một cơng cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu (Duncan, 1996). Như vậy
đối với nghiên cứu này, hồi qui tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Phân tích hồi qui sẽ xác định phương trình hồi qui tuyến tính với hệ số beta tìm
được để khẳng định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (TT) và các biến độc lập (HM, CL, NB), qua đó, xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến
lòng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu. Giả định các yếu tố ảnh
hưởng đến lòng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu tivi ở Tp.HCM có tương quan tuyến tính, ta có phương trình hồi qui như sau:
TT = β0 + β1 HM + β2 CL + β3 NB + ei
βk : Các hệ số hồi qui riêng phần của các biến độc lập ei : Phần dư
TT : Giá trị lòng trung thành của khách hàng
Trong đó HM : Giá trị của yếu tố lòng ham muốn thương hiệu NB : Giá trị của yếu tố nhận biết thương hiệu
Dựa trên kết quả phân tích nhân tố, tác giả tiến hành phân tích hồi qui để xác
định cụ thể trọng số của từng yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành thương hiệu
tivi của người tiêu dùng tại Tp.HCM. Phân tích hồi qui sẽ được thực hiện với 3 biến
độc lập là NB, HM, CL và một biến phụ thuộc là TT. Giá trị của các yếu tố được
dùng để phân tích hồi qui là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm
định.
Có nhiều phương pháp để phân tích hồi qui như phương pháp đưa vào dần (forward selection), phương pháp loại trừ dần (backward elimination), phương pháp stepwise selection), phương pháp hồi qui tổng thể các biến (phương pháp Enter là phương pháp mặc định trong SPSS). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn phân tích hồi qui được thực hiện bằng phương pháp Enter với phần mềm SPSS 11.5. Nguyên nhân là phương pháp Enter do phép SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào một lần, đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến, người xử lý sẽ có điều kiện tự mình
đánh giá việc nên loại biến nào ra, đưa biến nào vào (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn
Mộng Ngọc, tập 1, trang 256). Đồng thời, tác giả muốn chứng minh tính đúng đắn của mơ hình lý thuyết trong bối cảnh nghiên cứu cụ thể cho sản phẩm tivi tại thị trường Tp.HCM.
3.4.1. Phân tích tương quan
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội cũng là xem xét mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến, mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau thông qua hệ số Pearson
Correlation. Hệ số này luôn trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0.6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0.3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng. Vũ Thị Kim Dung (2012), các tương quan giữa các biến độc lập sẽ được lưu ý cho kiểm định đa cộng tuyến khi phân tích hồi qui.